SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC content-idea-generator

Автоматически генерирует темы для видео/графики на основе популярных тем и предпочтений пользователей. Активируется, когда пользователь говорит «сгенерировать темы», «предложите несколько тем», «что сегодня делать», «помогите найти тему». Поддерживает стили платформ, таких как Douyin, Xiaohongshu, Bilibili, Zhihu.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自动生成视频/图文选题，基于热点话题和用户偏好。当用户说"生成选题"、"给我一些选题建议"、"今天做什么内容"、"帮我找选题"时触发此技能。…»

自动生成视频/图文选题，基于热点话题和用户偏好。当用户说"生成选题"、"给我一些选题建议"、"今天做什么内容"、"帮我找选题"时触发此技能。支持抖音、小红书、B站、知乎等平台风格。

ClawHub Agent Skills автор: nh5gntnf78-oss v1.2.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 875 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 10 ч назад

Автоматически генерирует темы для видео/графики на основе популярных тем и предпочтений пользователей.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 59
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 875 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 90: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed content-idea generator with optional search and saving features, and the bundled code only creates local output files.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 июн. 2026 г.